MTP-L2

LLM 후단 결정론적 컴파일 레이어· Deterministic Compilation Layer · Post-LLM

실행 로그· Execution Log

0 entries

실행 대기 중…

출력· Output

공정 벤치마크 · Fair Benchmark — N=2000, 동일 LLM 출력을 양쪽 소비자에 투입재현 → kibo_fair_test.py

지표· Metric

MTP-L2

Raw LLM

비고· Notes

물리 범위·스키마 보장· Bounds-safe & schema-conform

100%

75%

by construction

의도 일치도· Correct vs. user intent

91%

75%

fuzz inputs incl. out-of-range, multi-number, malformed

출력 페이로드· Output payload

≈53 B

25–86 B

fixed normalized vs. variable

파싱·컴파일 오버헤드· Parse / compile overhead

≈7 µs

—

LLM call cost is identical on both paths

⚖ MTP-L2는 더 빠른 레이어가 아닙니다. LLM이 무엇을 출력하든 다운스트림 명령이 스키마에 맞고 물리적 안전 범위 안에 있음을 구조적으로(by construction) 보장하는 것이 가치입니다.

아직 실행된 명령이 없습니다. @robot rotate 150 으로 안전 범위 클램프를 확인하거나, 안전성 데모 를 실행해 Raw / MTP-L2 를 나란히 비교해보세요.

❯

angle°

@robot rotate 150│@lib forecast Seoul│@exec python 2+2*3│@think safety│@erp inventory_check PRD-001│@ 없는 평문 → Raw 소비자 경로